\mychapterstar{Resumo}
O processamento de gás natural é uma das mais importantes atividades da
indústria petroquímica. Em uma Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN) o
produto que possui o maior potencial financeiro é o gás liquefeito de petróleo
(GLP), apesar de outros produtos, como a gasolina natural e o gás residual de
qualidade industrial, também serem obtidos como resultado do processo de
fracionamento.

Devido a grande concorrência de mercado, as empresas buscam reduzir suas
despesas quanto a produção e a quantidade de matéria prima utilizada, sem que o
produto perca sua qualidade. Para que isso seja possível faz-se necessário o
desenvolvimento de estratégias de controle eficientes.

Nas UPGNs, esse controle de qualidade é baseado nas composições dos produtos
finais. No entanto, mesmo quando esta análise é feita a partir de instrumentos
específicos, como os cromatógrafos, o tempo de medição e purgação das amostras
inviabiliza a elaboração de estratégias de controle que melhorem o desempenho da
planta.

O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de inferência utilizando
redes neurais artificiais (RNAs), que seja capaz de estimar as frações molares
de etano e pentano no GLP e a fração molar do propano no gás residual. Para
isso, será utilizada uma UPGN simulada no software
HYSYS\textsuperscript{\textregistered}, formada pelas colunas de destilação
deetanizadora e debutanizadora. 

Esse sistema deve realizar a estimativa das frações molares dos produtos a cada
minuto, permitindo a aplicação de técnicas de controle multivariável com o
intuito de controlar a qualidade do GLP e minimizar as perdas do processo. Para
reduzir a complexidade da rede neural será utilizada a técnica estatística de
Análise de Componentes Principais (ACP).

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{\bf Palavras-chave}: Inferência, Coluna de Destilação, Análise de Componentes
Principais, Redes Neurais Artificiais.
